京东活动系统亿级流量应对之术

《京东活动系统亿级流量应对之术》要点：
本文介绍了京东活动系统亿级流量应对之术，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

作者：干天星,2012年初加入京东,先后在京东审计、搭配购、jshop活动系统等项目从事系统研发和架构工作.目前主要负责jshop活动系统架构升级,以及jshop数据中心实现运算架构设计.对构建高并发web架构,以及高性能实时大数据运算,有一定的见解.入职前有过5年电信传统行业开发、架构经验.

背景

京东活动系统是一个可在线编辑、实时编辑更新和发布新活动,并对外提供页面访问服务的系统,地址如http://sale.jd.com/***.html.其高时效性、灵活性等特征,极受青睐,已发展成京东几个重要流量入口之一.近几次大促,系统所承载的PV均为数亿以上.随着京东业务的高速发展,京东活动系统的压力会越来越大.急需要一个更高效,稳定的系统架构,来支持业务的高速发展.本文主要对活动页面浏览方面的性能,进行探讨.

活动页面浏览性能提升的难点：

活动与活动之间差异很大,不像商品页有固定的模式.每个页面能抽取的公共部分有限,可复用性差；

活动页面内容多样,业务繁多.依赖大量外部业务接口,数据很难做到闭环.外部接口的性能,以及稳定性,严重制约了活动页的渲染速度、稳定性；

经过多年在该系统下的开发实践,提出“页面渲染与页面浏览异步化”的思想,页面渲染是把渲染好的整页数据放到redis或者硬盘里了,页面浏览是从redis或者硬盘里取静态的页面,并以此为指导,对该系统进行架构升级改造.通过近几个月的运行,各方面性能都有显著提升.在分享”新架构”之前,先看看我们现有web系统的架构现状.

web架构发展与现状

*浏览服务

以京东活动系统架构的演变为例,这里没有画出具体的业务逻辑,只是简单的描述下架构.

我们会在消耗性能的地方加缓存,这里对部分查库操作加redis缓存.

并且对页面进行整页redis缓存：由于活动页面内容繁多,渲染一次页面的成本是很高.这里可以考虑把渲染好的活动内容整页缓存起来,下次请求到来时,如果缓存中有值,直接获取缓存返回.

以上是系统应用服务层面架构演进的,简单示意.为了减少应用服务器的压力,可以在应用服务器前面,加cdn和nginx的proxy_cache,减少回源率.

整体架构(老)

除了“浏览服务”外,老架构还做了其他两个大的优化：“接口服务”、“静态服务”

1. 访问请求,首先到达浏览服务,把整个页面框架返回给浏览器(有cdn、nginx、redis等各级缓存)；
2. 对于实时数据(如秒杀)、个性化数据(如登陆、个人坐标),采用前端实时接口调用,前端接口服务；
3. 静态服务：静态资源分离,所有静态js、css访问静态服务；
4. 要点：浏览服务、接口服务分离.页面固定不变部分走浏览服务,实时变化、个性化采用前端接口服务实现.

接口服务分两类,直接读redis缓存和调用外部接口.这里可以对直接读redis的接口采用nginx+lua(openresty)进行优化,不做详细讲解.本次分享主要对“浏览服务”架构.

新老架构性能对比

在讲新架构之前先看看新老架构下的新能对比.

*老架构浏览服务性能

击穿cdn缓存、nginx缓存,回源到应用服务器的流量大约为20%-40%之间,这里的性能对比,只针对回源到应用服务器的部分.

浏览方法TP99如下(物理机)

TP99  1000ms左右,且抖动幅度很大,内存使用近70%,cpu 45%左右.1000ms内没有缓存,有阻塞甚至挂掉的风险.

* 新架构浏览服务性能

本次2016 618采用新架构支持,浏览TP99如下(分app端活动和pc端活动)

移动活动浏览TP99稳定在8ms, PC活动浏览TP99 稳定在15ms左右.全天几乎一条直线,没有性能抖动.

新架构支持,服务器(docker)cpu性能如下

cpu消耗一直平稳在1%,几乎没有抖动.

对比结果：新架构TP99从1000ms降低到15ms,cpu消耗从45%降低到1%,新架构性能得到质的提升.

why!!!下面我们就来揭开新架构的面纱.

新架构探索

*页面渲染与页面浏览异步化

再来看之前的浏览服务架构,20%-40%的页面请求会重新渲染页面,渲染需要重新计算、查询、创建对象等导致cpu、内存消耗增加,TP99性能下降.

如果能保证每次请求都能获取到redis整页缓存,这些性能问题就都不存在了.即：页面渲染与页面浏览异步.

*直接改造后的问题以及解决方案

理想情况下,如果页面数据变动可以通过手动触发渲染(页面发布新内容)、外部数据变化通过监听mq自动触发渲染.

但是有些外部接口不支持mq、或者无法使用mq,比如活动页面置入的某个商品,这个商品名称变化.

为了解决这个问题,view工程每隔指定时间,向engine发起重新渲染请求-最新内容放入redis.下一次请求到来时即可获取到新内容.由于活动很多,也不能确定哪些活动在被访问,所以不建议使用timer.通过加一个缓存key来实现,处理逻辑如下.

好处就是,只对有访问的活动定时重新发起渲染.

新架构讲解

*整理架构(不包含业务)

view工程职责：

直接从缓存或者硬盘中获取静态HTML返回,如果没有返回错误页面(文件系统的存取性能比较低,超过100ms级别,这里没有使用)；

根据缓存key2是否过期,判断是否向engine重新发起渲染(如果你的项目外面接口都支持mq,这个功能就不需要了).

engine工程职责：

渲染活动页面,把结果放到硬盘、redis.

publish工程、mq职责：

页面发生变化,向engine重新发起渲染,具体的页面逻辑,这里不做讲解.

Engine工程的工作就是当页面内容发生变化时,重新渲染页面,并将整页内容放到redis,或者推送到硬盘.

* view工程架构(redis版)

View工程的工作,就是根据链接从redis中获取页面内容返回.

* view工程架构 (硬盘版)

两个版本对比

Redis版

优点：接入简单、性能好,尤其是在大量页面情况下,没有性能抖动.单个dockertps达到700；

缺点：严重依赖京东redis服务,如果redis服务出现问题,所有页面都无法访问.

硬盘版

优点：不依赖任何其他外部服务,只要应用服务不挂、网络正常就可以对外稳定服务；在页面数量不大的情况下,性能优越.单个dockertps达到2000；

缺点：在页面数据量大的情况下(系统的所有活动页有xx个G左右),磁盘io消耗增加(这里采用的javaio,如果采用nginx+lua(OpenResty),io消耗应该会控制在10%以内).

解决方案

对所有页面访问和存储采用urlhash方式,所有页面均匀分配到各个应用服务器上；

采用nginx+lua(OpenResty)利用nginx的异步io,代替javaio.

*Openresty+硬盘版

现在通过nginx+lua(OpenResty)做应用服务,所具有的高并发处理能力、高性能、高稳定性已经越来越受青睐.通过上述讲解,view工程没有任何业务逻辑.可以很轻易的就可以用lua实现,从redis或者硬盘获取页面,实现更高效的web服务.

通过测试对比,view工程读本地硬盘的速度,比读redis还要快(同一个页面,读redis是15ms,硬盘是8ms).所以终极版架构我选择用硬盘,redis做备份,硬盘读不到时在读redis.

这里前置机的urlhash是自己实现的逻辑,engine工程采用同样的规则推送到view服务器硬盘即可,具体逻辑这里不细讲.后面有时间再单独做一次分享.

优点：

具备硬盘版的全部优点,同时去掉tomcat,直接利用nginx高并发能力,以及io处理能力；

各项性能、以及稳定性达到最优.

缺点：

硬盘坏掉,影响访问；

方法监控,以及日志打印,需使用lua脚本重写.

总结

无论是redis版、硬盘版、openresty+硬盘版,基础都是页面渲染与页面浏览异步化.

优势：

• 所有业务逻辑都剥离到engine工程,新view工程理论上永远无需上线；
• 灾备多样化(redis、硬盘、文件系统),且更加简单,外部接口或者服务出现问题后,切断engine工程渲染,不再更新redis和硬盘即可；
• 新view工程,与业务逻辑完全隔离,不依赖外部接口和服务,大促期间,即便外部接口出现新能问题,或者有外部服务挂掉,丝毫不影响view工程正常访问；
• 性能提升上百倍,从1000ms提升到10ms左右.详见前面的性能截图；
• 稳定性：只要view服务器的网络还正常,可以做到理论上用不挂机；
• 大幅度节省服务器资源,按此架构,4+20+30=54个docker足以支持10亿级PV.(4个nginxproxy_cache、20个view,30个engine)

结束语

从事开发已有近10载,一直就像寄生虫一样吸取着网络上的资源.前段时间受“张开涛”大神所托,对活动系统新架构做了一次简单整理分享给大家,希望能给大家带来一丝帮助.第一次在网上做分享,难免有些没有考虑周全的地方,以后会慢慢的多分享一些自己的心得,大家一起成长.最后再来点心灵鸡汤...

文章出处：开涛的博客(订阅号ID：kaitao-1234567)

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